用H2数据库做缓存，人工智能数据处理其实挺方便的，速度也能提升不少

最近在一个项目里，我们尝试用H2数据库来给人工智能的数据处理环节做缓存，发现效果出奇的好，整个过程变得顺手了很多，处理速度也明显快了一大截，这让我觉得，对于很多中小型的人工智能项目或者实验场景来说，H2这种轻量级的数据库,其实是个挺不错却被低估了的缓存选择。

先说说我们当时遇到的情况吧，我们在做一个图像分类模型的训练，需要反复对几十万张图片的特征向量进行读取、组合和变换，这些特征向量是预先用另一个模型提取好的，每条向量都有上千个维度，最开始，我们图省事，直接把这些向量存成了CSV文件和Python的pickle格式，每次启动训练脚本，第一件事就是花上好几分钟甚至更长时间，把这几百兆甚至上G的数据从硬盘读到内存里，这还只是开始，在训练过程中，由于内存有限，有时候无法一次性加载所有数据，需要频繁地读取硬盘上的文件，导致CPU经常闲着等数据，整个训练流程卡顿感很强，效率非常低，这时候，我们就想找个办法,能让数据读取得更快一些。

然后我们就想到了用缓存，一开始也考虑过Redis这类专门的内存缓存数据库，性能确实顶尖，但对我们这个项目来说，引入Redis意味着需要额外搭建和维护一个服务器，增加了一些部署的复杂性，而我们需要的，其实就是一个能快速存取、最好能内嵌在应用里、不需要独立服务进程的解决方案，这时候，H2数据库就进入了视野，根据H2数据库的官方文档介绍，它是一个用Java编写的关系型数据库，最大的特点就是可以嵌入到应用程序中，也可以作为内存数据库使用，也就是说，我们可以创建一个完全在内存里的H2数据库，所有操作都在内存中完成，速度极快，而且当应用程序关闭时，数据库和里面的数据也就随之清空,非常适合做临时性的缓存。

我们就动手试了一下，具体做法是，在训练脚本一开始，启动一个内存模式的H2数据库实例，把原本存储在CSV文件里的那些图片特征向量，批量地、一次性导入到H2数据库的一张表里，这张表的结构很简单，主要就是图片ID和对应的特征向量数据，完成导入后,我们就把原来的CSV文件抛在一边了。

接下来的训练过程，数据读取方式就完全变了，当需要一批数据时，训练程序不再去慢吞吞地读文件，而是向H2数据库发送SQL查询语句，因为整个数据库都运行在内存里，这些查询操作的响应速度非常快，几乎是瞬间就能返回结果，这就好比是把所有需要频繁使用的工具，从远处仓库（硬盘文件）里全都搬到了手边的工作台（内存数据库）上，随用随取，再也不用来回跑腿了，我们发现，尤其是对于那些需要随机访问不同批次数据的训练循环，H2内存数据库带来的速度提升特别明显，CPU等待数据的时间大大减少，GPU的利用率也自然上去了,整个训练周期缩短了不少。

除了速度快，我们还发现H2用起来挺方便的，因为它支持标准的SQL语法，所以我们能用很熟悉的SQL语句来灵活地查询和获取数据，我们可以轻松地实现按特定条件筛选数据、随机抽样一批数据、或者按照某个顺序获取数据，这些操作如果直接操作文件来实现，会写很多繁琐的代码，而用SQL几句话就搞定了，这给我们的数据处理流程带来了很大的灵活性，H2也支持连接磁盘的模式，如果内存不够大，也可以配置成混合模式，部分数据放在内存，部分放在磁盘,提供了更多的可能性。

它也有局限，最主要的就是，因为是内存数据库，所以缓存数据的容量受限于服务器的内存大小，如果我们的特征向量数据量再大一个数量级，比如达到上百GB，可能全部放进内存就不现实了，但在我们当前几十个GB的数据量级下，H2表现得游刃有余，由于是嵌入式数据库，它不适合多应用同时访问的共享缓存场景，但对于我们这种单一的训练进程来说,这根本不是问题。

这次经历让我觉得，对于数据量不是特别庞大的AI数据处理和模型训练任务，如果被硬盘I/O速度拖了后腿，完全可以考虑把H2数据库当作一个轻量级、高性能的缓存工具来用，它搭建简单，使用方便，又能实实在在地提升处理速度，让研究人员和工程师能更专注于算法和模型本身，而不是把时间浪费在等待数据加载上,这可以说是一个投入产出比很高的优化技巧。